Associations of hiatus hernia with CT-based interstitial lung changes: the MESA Lung Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Hiatus hernia (HH) is prevalent in adults with pulmonary fibrosis. We hypothesised that HH would be associated with markers of lung inflammation and fibrosis among community-dwelling adults and stronger amongMUC5B(rs35705950) risk allele carriers. Methods In the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis, HH was assessed from cardiac and full-lung computed tomography (CT) scans performed at Exam 1 (2000–2002, n=3342) and Exam 5 (2010–2012, n=3091), respectively. Percentage of high attenuation areas (HAAs; percentage of voxels with attenuation between −600 and −250 HU) was measured from cardiac and lung scans. Interstitial lung abnormalities (ILAs) were examined from Exam 5 scans (n=2380). Regression models were used to examine the associations of HH with HAAs, ILAs and serum matrix metalloproteinase-7 (MMP-7), and adjusted for age, sex, race/ethnicity, educational attainment, smoking, height, weight and scanner parameters for HAA analysis. Results HH detected from Exam 5 scans was associated with a mean percentage difference in HAAs of 2.23% (95% CI 0.57–3.93%) and an increase of 0.48% (95% CI 0.07–0.89%) per year, particularly inMUC5Brisk allele carriers (p-value for interaction=0.02). HH was associated with ILAs among those <80 years of age (OR for ILAs 1.78, 95% CI 1.14–2.80) and higher serum MMP-7 level among smokers (p-value for smoking interaction=0.04). Conclusions HH was associated with more HAAs over time, particularly amongMUC5Brisk allele carriers, and ILAs in younger adults, and may be a risk factor in the early stages of interstitial lung disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».